기존의 Node-to-Node기반 최적경로탐색은 기점노드에서 모든 종점노드도착조건이 성립되는 가정으로 구축되었다. 최근 적응적 경로탐색의 등장으로 Node-to-Node 경로탐색은 최적해를 도출하지 못하는 한계가 존재한다. 따라서 교통정보를 링크에서 실시간 반영하기 위한 Node-to-Link(또는 Link-to-Node; NL) 문제에 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 Node-to-Link의 최적 해법을 구축하는 방안으로서 링크표지와 비가산성경로비용이 존재하는 네트워크를 가정한다. 링크표지는 회전페널티가 존재하는 교차지점에서 네트워크의 원형을 유지하게 한다. 비가산성경로비용의 포함은 최적경로를 도출하기 위해서 M-유사경로의 열거를 필요로 한다. 본 연구는 진입링크기반 네트워크 변형기법에서 링크표지를 통하여 루프를 통제하며 최종링크까지 최적해를 보장하기 위한 방향삭제와 회전금지를 제안하였다. 사례연구를 통해 제안된 방법이 경험적 최적해를 도출하는 것으로 파악되었다. 향후 대규모 네트워크에서 검증작업의 필요성을 언급하며 마무리 하였다.
본 논문에서는 체인을 선택하지 않고 수신된 모든 Loran-C 신호를 이용하여 위치를 측정하는 방법을 제안하였다. Loran-C 수신기는 여러 체인 중 하나만을 선택하여 해당 체인에 속한 송신국 신호만을 위치 측정에 사용한다. 이에 따라 수신기가 위치를 계산하기 위해 사용하는 신호의 수는 일반적으로 3~5개로 제한된다. 만약 더 많은 신호를 사용하여 위치를 측정할 수 있다면 수신기의 측위 성능은 정확도와 가용성 측면에서 향상될 것이다. 다음으로 제안하는 방법의 유효성 여부를 확인하기 위해 실측 시험을 수행하였다. 육상 정지측위 시험 결과를 분석함으로써 제안하는 방법으로 위치 측정이 가능함을 확인하였다. 또한, 해상 이동측위 시험 결과는 일반적인 Loran-C 수신기가 위치를 측정할 수 없는 상황에서 다중 체인 ToA 측위 방법으로 위치를 측정한 하나의 예시를 보여준다.
재차인원의 파악은 HOV 차로 및 HOT 차로 정책의 효과 분석뿐만 아니라, 램프미터링, 공공주차장 운영 등 다양한 부분에 대한 핵심적 입력변수이다. 재차인원에 대한 조사 방법과 TCS (Toll Collection System) 자료를 이용한 O/D 구축방법은 개별적으로 기존 연구에서 많이 수행되어 왔지만, TCS 자료를 이용한 재차인원별 O/D 구축에 대한 연구는 전무한 실정이다. 본 연구는 재차인원 정보가 추가된 TCS 자료를 조사하여 수단별 O/D를 산출하는 과정을 자료조사부터 구축과정에 대한 제반 방법론으로 제시하였다. 특정 영업소(서울 영업소) 진출 방향에 대하여 특정일에 오전 첨두, 오후 비첨두, 오후 첨두, 심야 각 2시간씩 승용차, 버스, 트럭으로 구분된 차량에 대하여 재차인원 조사(노측 조사)를 실시한 후 톨부스, 차종, 도착시간을 기준으로 매칭과정을 거쳐 해당 날짜의 TCS 자료에 재차인원 정보를 추가하여 재차인원별 O/D를 구축하였다. 한 예로써 구축 결과 오전 첨두시 서울로 향하는 나홀로 차량이 약 60%에 이르는 것으로 나타났다. 이러한 방법론은 TCS 자료를 이용한 특정 O/D 구축 방법론과 연계할 경우, 전국 센트로이드간 재차인원별 O/D 산출도 가능할 것으로 판단되며 재차인원 정보를 요구하는 교통정책의 수립에 활용되어 질 수 있을 것으로 판단된다.
풍암분지 내에 위치한 시험시추공을 중심으로 서로 직각인 2개 측선을 따라 획득한 지표 굴절법 및 원거리 수직탄성파 자료의 초동을 토모그래피 방식으로 동시에 역산하였다. 지표 탄성파자료는 48개 타격점에서 5kg 해머로 발생시킨 지진파를 3 m 간격 21개 지표지오폰과 1개 3성분 공내지오폰으로, 수직탄성파 자료는 수평거리 $-19.5{\sim}+19.5\;m$ 범위에서 해머로 발생한 지진파를 공내 $9{\sim}99\;m$ 깊이구간에서 3성분으로 각각 기록하였다. 지진파총 자료를 이용하여 지표 굴절파자료의 지연시간을 보정한 후, 지표 및 시추공 초동자료를 동시에 역산하고 속도 토모그램을 작성하였다. 속도 토모그램은 시추공 위치에서 속도 750 m/s 이하의 표토층이 1.8 m 두께로 분포하며, 신선한 암석층이 깊이 12 m 정도부터 존재함을 보인다. 깊이 $31{\sim}40\;m$ 구간에서 5353m/s의 암석층 속도는 깊이 $65{\sim}73\;m$ 구간에서 4262 m/s로 변한다. 시추코아 자료와 비교할 때, 이러한 큰 속도변화는 암종 및 파쇄의 영향인 것으로 판단된다.
본 논문은 기상 예보 및 목측 관측의 파랑 정보를 이용한 운항 선박의 최적 항로 평가 시스템 개발에 관한 내용을 다룬다. 예로부터 선장 및 항해사는 경험적으로 기상과 선박 상태를 고려하여 최적의 항로를 선택하여 항해하여 왔다. 이는 선장의 경험을 바탕으로 해류나 파랑에 대한 기상 예보 정보를 활용하여 최적항로를 결정하는 것으로 아직까지 선상에서 항로 결정을 보조해주는 디지털화한 시스템은 그 사례를 찾아보기 힘들다. 본 논문에서는 선박의 운항 효율성과 안전성 관점에서 구성되어져 있는 선상 최적 항로 평가 시스템을 소개한다. 효율적인 항해를 위해서는 도착예정시간 및 연료소모량을 최소로 하는 최적 항로를 구한다. 이는 선박의 파랑 중 부가저항에 기초를 둔 선속 저하 및 마력 증가를 고려하여 계산한다. 안전성 관점에서는 3D 판넬법에 기초를 둔 선박의 내항 계산을 본 시스템에서 구현하여 내항 평가를 수행한다. 기본적으로 기상 예보는 본 시스템을 구동하기 위해 우선적으로 준비되어져야만 한다.
유기인계 살충제를 음독하였을 경우 임상적으로 치명적인 결과를 가져올 수 있다. 이 연구는 유기인계 살충제 음독으로 인해 사망한 환자와 생존한 환자들의 내원 당시 중성구/림프구 비율을 비교 분석하여 사망률을 얼마나 예측할 수 있는지 알아보기 위해 시행되었다. 연구 자료는 전자의무기록에서 추출하였고, 2008년 1월부터 2018년 11월까지 유기인계 살충제를 음독하고 일개 응급실에 내원한 환자들(150명)을 생존 군(135명)과 사망 군(15명)으로 분류하고 후향적으로 비교 분석하였다. 환자들의 특성(나이, 성별, 기저질환 유무, 음독 후 병원까지 걸린 시간, 음독 양), 혈액검사 결과들과 의학적 중증도에 대한 개별 변수들을 먼저 비교한 후, 유의한 차이를 보이는 변수(나이, 혈중 백혈구 수, 아밀라아제 농도, 크레아티닌 농도, APACHE II점수 및 중성구/림프구 비율) 들에 대해 로지스틱 회귀분석을 시행하였다. 연구결과 나이, APACHE II 점수 및 중성구/림프구 비율이 사망 군에서 생존 군에 비해 유의하게 높았다. 이들 중 중성구/림프구 비율은 응급실에 내원하면 기본적으로 시행하는 전혈 검사를 통해 30분 이내에 신속하고 간단하게 얻을 수 있는 예측 인자이다. 본 연구를 통해 사망을 예측하는 도구로 중성구/림프구 비율이 유용하게 사용될 수 있으며, 특히, 수치가 10 이상으로 높은 경우 환자가 사망할 확률이 높음을 인지하고 집중 감시 및 치료를 해야 할 근거를 제시해 줄 수 있을 것으로 생각된다.
드론 자율비행 기술 중 장애물 회피는 드론이나 주변 환경의 손상을 방지하고 위험을 예방할 수 있도록 하는 매우 중요한 기술이다. LiDAR 센서 기반 장애물 회피방식은 비교적 높은 정확도를 보여 최근 연구에서 많이 활용되고 있지만, 단가가 높고 시각 정보에 대한 처리 능력이 제한적인 단점이 있다. 따라서 본 논문은 단가가 상대적으로 저렴하고 시각 정보를 이용한 확장성이 높은 카메라 기반 PPO(Proximal Policy Optimization) 강화학습을 이용한 드론의 장애물 회피 알고리즘을 제안한다. 3차원 공간상의 학습환경에서 드론, 장애물, 목표지점 등을 무작위로 위치시키고, 가상 카메라를 이용하여 전면에 설치된 스테레오 카메라를 통해 스테레오 영상정보를 얻은 다음 YOLOv4Tiny 객체검출을 수행한다. 그리고 난 후 스테레오 카메라의 삼각측량법을 통해 드론과 검출된 객체간의 거리를 측정한다. 이 거리를 기반으로 장애물 유무를 판단하고, 만약 장애물이면 패널티를 책정하고 목표지점이면 보상을 부여한다. 본 방법을 실험한 결과 카메라 기반 장애물 회피 알고리즘은 LiDAR 기반 장애물 회피 알고리즘과 비교하여 충분히 비슷한 수준의 높은 정확도와 평균 목표지점 도달시간을 보여 활용 가능성이 높음을 알 수 있었다.
본 논문은 기상 예보 및 목측 관측의 파랑 정보를 이용한 운항 선박의 최적 항로 평가 시스템 개발에 관한 내용을 다룬다. 예로부터 선장 및 항해사는 경험적으로 기상과 선박 상태를 고려하여 최적의 항로를 선택하여 항해하여 왔다. 이는 선장의 경험을 바탕으로 해류나 파랑에 대한 기상 예보 정보를 활용하여 최적항로를 결정하는 것으로 아직까지 선상에서 항로 결정을 보조해주는 디지털화한 시스템은 그 사례를 찾아보기 힘들다. 본 논문에서는 선박의 운항 효율성과 안전성 관점에서 구성되어져 있는 선상 최전 항로 평가 시스템을 소개한다. 효율적인 항해를 위해서는 도착예정시긴 및 연료소모량을 최소로 하는 최적 항로를 구한다. 이는 선박의 파랑 중 부가저항에 기초를 둔 선속 저하 및 마력 증가를 고려하여 계산한다. 안전성 관점에서는 3D 판넬법에 기포를 둔 선박의 내항 계산을 본 시스템에서 구현하여 내항 평가를 수행한다. 기본적으로 기강 예보는 본 시스템을 구동하기 위해 우선적으로 준비되어져야만 한다.
버스정보시스템은 버스도착시간 예측과 같은 버스와 관련한 여러 정보를 제공한다. BIS는 우리나라 거의 모든 도시에 구축되어 있고 대중교통의 편의성 개선에 능동적인 역할을 하고 있다. 현재 BIS 시스템에서 버스 도착 예정시간을 예측하기 위하여 사용되는 대표적인 방법으로는 이동평균필터, Kalman Filter, 회귀 모형 등이 있다. 버스 도착 시간 예측의 정확성은 BIS 시스템에서 고려하고 있는 교통 상황이나 예측 알고리즘에 따라 차이가 크다. 현재 BIS에서 사용하는 예측 기법은 구간 통과 시간과 거리만을 이용한다. 그러나 도착시간 예측은 교통흐름, 신호주기, 이상 상황, 데이터 결측 등에 큰 영향을 받는다. 버스 도착 시간 예측의 정확도를 높이기 위해서는 위의 문제를 고려하여 모델링해야 하는 어려움이 있다. 은닉 마르코프 모델은 이와 같은 다양한 상황을 효과적으로 모델링 할 수 있다. 따라서 버스 도착 시간 예측의 정확도를 높이기 위해 도착시간에 대한 HMM 예측 모델을 구축했다. 이 모델에서는 순천시의 2015년 한 해 동안 수집한 데이터가 이용되었으며, 순천시에는 2298개의 정류장과 217개의 노선이 있다. 모델은 주중과 주말의 패턴을 다르게 적용하며, 다른 구간과 시간에 대해 모델이 적용된다. 본 논문에서는 버스정보시스템에 은닉 마르코프 모델 적용방법과 검증을 통해 버스정보시스템에서 사용 중인 이동평균필터, Kalman Filter, 회귀 모형을 사용한 예측 방법 보다 정밀한 정확도를 얻는 방법을 제안한다.
다양한 지표 상태, 수진기 고유 주파수, 진원 발생 방법 등을 달리하는 6종의 탄성파 자료 획득을 통해 각각의 조사 방식별 기록되는 탄성파 신호의 특성을 비교 연구하였다. 특히 포장도로와 같이 일반적인 쇠침 활용 수진기의 설치가 곤란한 조사 지역에 대하여 1.8kg의 원형 무게 판을 수진기에 부착하여 포장도로 위에 설치하는 방식은 조사 편이성은 물론 조사 시간을 단축할 수 있는 방법이 될 수 있음을 확인하였다. 또한 포장도로에서는, 진원을 1kg 내외의 소형 망치 가격으로 발생시켜도 왕복 주시 시간 200ms 혹은 그 이상의 탄성파 신호를 감지하는데 큰 문제가 없는 것으로 나타났다. 수진기에 무게 판을 부착하는 것은 자체 무게에 종속성이 있는 수진기 고유 응답 특성을 변화시킬 수 있을 것으로 추정되나, 실제 굴절파의 도달 시간을 변화시키거나 반사파 신호의 양상을 변화시켜 굴절파 방식 해석 결과 및 반사파 해석 단면을 실질적으로는 크게 왜곡시키지는 않는 것으로 나타났다. 따라서 천부 고해상도 탄성파 조사에 있어서 무게 판 부착 수진기를 활용한 포장도로에서의 탄성파 조사는 시간과 경비를 절약할 수 있는 방안이 될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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